Testing Goodness of Fit for Proportional Hazards Model with Censored Observations
随机删失观测下比例风险模型的拟合优度检验AI 解读 ↓
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随机删失观测下比例风险模型的拟合优度检验
- 研究问题
- 在随机删失的两样本生存数据中，如何检验比例风险模型的整体拟合，同时避免额外时间协变量或时间轴分段？
- 方法与思路
- 作者从Cox部分似然推导数值型综合拟合检验，摘要称无需虚拟时间依赖协变量，也无需划分时间轴。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称提出适用于随机删失观测的两样本比例风险拟合检验，建立检验一致性，并给出说明性的应用例子。
- 阅读关注点
- 应核对检验统计量与临界值的计算、随机删失的具体条件，以及一致性针对的备择范围和有限样本表现。
- 阅读边界
- 仅据OpenAlex索引摘要，稿件版本未注明；未提供一致性条件、检验水平或功效数值，不能推断任意删失情形或刊本变化。
原文摘要
A numerical omnibus test of fit for the two-sample proportional hazards model is proposed for randomly censored observations. The test is derived from Cox's partial likelihood and does not need a dummy time-dependent covariate or any partition of the time-axis. Consistency of the test is established. Examples are provided for illustration.